本文档介绍如何解决在使用应用时可能发生的错误。
操作架构为空
如果您的应用根据 .operation_schemas() 返回一个空列表，则可能是以下某一问题导致的：
在创建应用期间生成架构失败
问题：
部署应用时，您会收到类似以下内容的警告：
WARNING:vertexai.reasoning_engines._reasoning_engines:failed to generate schema: issubclass() arg 1 must be a class
可能的原因：
如果您在低于 1.49.0 的 google-cloud-aiplatform 版本上使用预构建的 LangchainAgent 模板部署应用，则可能会出现此警告。如需检查您所使用的版本，请在终端中运行以下命令：
pip show google-cloud-aiplatform推荐的解决方案：
在终端中运行以下命令以更新 google-cloud-aiplatform 软件包：
pip install google-cloud-aiplatform --upgrade更新 google-cloud-aiplatform 软件包后，请运行以下命令以验证其版本是否为 1.49.0 或更高版本：
pip show google-cloud-aiplatform如果您在使用笔记本实例（例如 Jupyter、Colab 或 Workbench），则可能需要重启运行时才能使用更新后的软件包。当您验证 google-cloud-aiplatform 版本为 1.49.0 或更高版本后，请尝试再次部署您的应用。
查询应用时出现 PermissionDenied 错误
如果您没有所需的权限，您的查询可能会失败。
LLM 权限
问题：
您可能会收到类似于以下内容的 PermissionDenied 错误：
PermissionDenied: 403 Permission 'aiplatform.endpoints.predict' denied on resource
'//aiplatform.googleapis.com/projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/
google/models/{MODEL}' (or it may not exist). [reason: "IAM_PERMISSION_DENIED"
domain: "aiplatform.googleapis.com"
metadata {
key: "permission"
value: "aiplatform.endpoints.predict"
}
metadata {
key: "resource"
value: "projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/publishers/google/models/{MODEL}"
}
]
可能的原因：
您的服务账号可能没有适当的权限来查询您的大语言模型 (LLM)。
推荐的解决方案：
确保您的服务账号具有错误消息中列出的适当 Identity and Access Management (IAM) 权限。您可能缺少的 IAM 权限的一个例子是 aiplatform.endpoints.predict。如需了解详情，请参阅设置服务代理权限。
推理引擎执行失败
如果您在查询应用时收到“推理引擎执行失败”错误消息，则可能是由本部分中所述的某个问题所导致的。
.query() 的输入无效
问题：
您可能会收到类似于以下内容的 FailedPrecondition 错误：
FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"Invalid request: `{'query': ...}`"}
可能的原因：
如果您将查询的输入指定为位置参数（而不是关键字参数），就会发生此错误。例如，您可以调用 agent.query(query_str) 而非 agent.query(input=query_str)。
推荐的解决方案：
查询已部署的推理引擎实例时，请将所有输入指定为关键字参数。
Gemini 模型配额用尽
问题：
您可能会收到类似于以下内容之一的错误，这表示错误是从对 Gemini 的调用中引发的：
FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"...langchain_google_vertexai/chat_models.py...google.api_core.exceptions.ResourceExhausted: 429 Unable to submit request because the service is temporarily out of capacity. Try again later."}
或者，您会看到其他错误消息：
FailedPrecondition: 400 Reasoning Engine Execution failed. Error Details:
{"detail":"...langchain_google_vertexai/chat_models.py...google.api_core.exceptions.InternalServerError: 500 Internal error occurred."}
可能的原因：
如果您最近发送的请求过多，并且已用尽 Gemini 模型配额，就可能会发生这种情况。
推荐的解决方案：
请按照 Gemini 模型配额管理流程增加配额。或者，您也可以对测试进行速率限制，然后稍后重试。